agv op• 데이터 종류: table → table
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.vda5050_order(path, *, order_id='order-1', order_update_id=0, cell_size=1.0, map_id='floor', allowed_xy=0.05, allowed_theta=0.087, max_speed=1.0, released_nodes=None)(구현을 직접 호출하려면 import agvfleet; agvfleet.vda5050_order(path, *, order_id='order-1', order_update_id=0, cell_size=1.0, map_id='floor', allowed_xy=0.05, allowed_theta=0.087, max_speed=1.0, released_nodes=None), 원장에서 가져오려면 opsdrive.get("vda5050_order"))
1대의 계획(칸의 열)을 VDA 5050의 order(dict)로 만듭니다. 대기는 제외하고, 칸의 중심을 노드로 합니다.
노드의 sequenceId 는 0, 2, 4 …(짝수), 엣지는 1, 3, 5 …(홀수), 엣지 수 = 노드 수 − 1. released_nodes 개까지를 base(released=True), 나머지를 horizon 으로 한다(기본 = 전부 base). 좌표는 x = col * cell_size, y = −row * cell_size(행은 아래 방향, 지도의 y 는 위 방향). 빈 입력(path 이(가) 0 칸)은 ValueError 를 발생시킨다.
• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.
• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.
• 알고리즘의 정전(저자·연도)과 용도는 위의 패밀리 사용 가이드에 적혀 있습니다.
• poc_agv_fleet — py -3.11 examples/poc_agv_fleet.py
table 를 입력으로 받는 것)course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · lidar_scan · rss_longitudinal_same
agv)warehouse_grid · grid_distances · mapf_cbs · mapf_ecbs · mapf_joint_astar · mapf_prioritized · plan_conflicts · plan_cost
*Provenance: agvfleet.py — DRIVE 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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